基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型.docx
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基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型.docx
基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型标题:基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型摘要:风速的准确预测在能源产业、气象学和风能利用等领域具有重要的意义。本论文提出了一种基于ARIMA和ESN的短期风速混合预测模型,以提高风速预测的准确性。通过结合ARIMA模型和ESN模型的优势,该模型能够充分挖掘风速数据的时序特征和非线性关系,从而实现更准确的短期风速预测。1.引言风速预测是风能利用和能源规划的重要环节,对于提高风电场的稳定性和经济性具有重要意义。准确预测风速有助于优化风电场的风电功率输出和调
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基于VMD和改进ARIMA模型的超短期风速预测基于VMD和改进ARIMA模型的超短期风速预测摘要:风速预测在风力发电、航空控制等领域具有重要意义。本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进的自回归滑动平均模型(ARIMA)的超短期风速预测方法。首先,利用VMD对原始风速数据进行分解,以获取不同频带的模态。然后,采用改进ARIMA模型对各个模态进行建模和预测。最后,将各个频带的预测结果进行重构,得到超短期风速预测结果。实验证明,该方法在超短期风速预测中具有较高的准确性和可靠性。关键词:超短期风速预测,变
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基于小波ARIMA模型的风电场风速短期预测方法研究一、引言风能是一种清洁、可再生的能源,在全球范围内得到广泛应用。而风能的开采和利用必须具备精确的风速预测能力,以确保可靠的风电场发电。本论文主要研究基于小波ARIMA模型的风电场风速短期预测方法。二、相关研究现状目前,风速预测已经成为风电领域的研究热点。其中,基于时间序列分析的方法受到广泛关注,如基于ARIMA模型的预测、基于支持向量机的预测、基于神经网络的预测等。在这些方法中,ARIMA模型与其变种被广泛应用于风速预测中。ARIMA模型是一种基于时间序列
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基于极值偏移优化的ARIMA的短期风速预测基于极值偏移优化的ARIMA的短期风速预测摘要:随着能源需求的不断增长,对可再生能源的利用也越来越重视。风能作为一种重要的可再生能源之一,其预测对于电力系统的运行和规划具有重要意义。本论文提出了一种基于极值偏移优化的自回归移动平均模型(ARIMA)的方法,用于短期风速预测。该方法充分考虑了风速时间序列的非线性特点,通过极值偏移优化提高ARIMA模型的预测精度。实验结果表明,该方法可以实现准确的短期风速预测,为电力系统的运行和规划提供可靠的参考。关键词:风速预测;可
基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络风速短期预测.docx
基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络风速短期预测基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络风速短期预测摘要:随着能源需求的不断增长,风能作为一种清洁、可再生的能源备受关注。风速的准确预测对于风能发电的调度和管理至关重要。本论文提出了一种基于ARIMA模型误差修正的小波神经网络风速短期预测方法,该方法结合了传统的时间序列分析模型和神经网络模型,能够充分利用过去的历史数据和当前的实时观测数据进行预测。实验结果表明,该方法在风速短期预测方面具有较高的精度和稳定性。1.引言风能作为一种清洁、可再生的能源,受到了